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連載第一回目では、初日で1500picks越えとなり、沢山の反響を頂きましたことを感謝申し上げます!
連載第二回目では、文系ビジネスマンでも「AI人材」になるための第一歩について、できるだけ紐解きながら解説をしていきます。
まず、AIを「活用タイプ別・役割別」で見分けられるように分類整理と具体例をお伝えします。
続いて「AI基礎用語」を「出る順」で、できるだけ例え話も入れながら解説します。
最後に、「AIの作りかた」をざっくり理解いただける内容をおまとめしています。
この記事をお読み頂き、少しでも皆様のAIネイティブ度が上げていただけましたら嬉しく思います!
「なんかいい感じにできないですか」というご質問・ご相談をいただくことがあります。そんなときは
・どんなデータをお持ちですか?もしくは収集できそうですか?
・具体的にどの様な結果が欲しいですか?いい感じにではなく、具体的に。
・正解値や売上向上を狙うならその数字など何らかの具体的な数値を得ることができますか?
・人間ならそのデータを使ってその結果を出せそうですか?全員でなくともセンスのある人ならそれができていますか?
などを議論することにしています。
今回のプロピッカー新書では、AIを使った仕事をする際に、最低限の共通言語とされる内容を解説いただきました。案外、曖昧に認識している用語も多く、ドキリとしました。
私はエンジニアではありませんが、現場でERPに関わった経験がありますか、ITシステムでできること、できないこと、普通はできそうなこと、普通はできそうにないこと、などの肌感覚があります。そして技術的な話も好きなので、世の中の動向も追っているつもりです。だから「10年前はできなかったことが、できるようになってきた」というアップデートもあります。そういう経験から、ITシステムでできることが大体頭に入っています。
だから、今は人事の仕事に役立っています。
・このチェックは自動化できるはずだ
・夜間バッチでこれとこれを更新すれば、毎日最新データになるな
・いまExcelで管理してるこれは、Google フォームとスプレッドシートにしちゃえば更新が自動になるぞ
など。ただこの手の話って肌感覚があるかないかで、そもそもそういう思考になるかならないかという。システム的な思考がないと、AIなんてもっと難しいなと思うんです。どうやってデータをとる?とか、必要ですからね。
そういう意味で、(一気に話が飛びますが) プログラミング教育が義務化されることの意味は大きいと思います。システム的な思考ができる人がむちゃ増えるはずなので。
一方で第1回の連載にあったようにAI と人間が役割分担をして業務を行う場面が増えていく中では、代替、創造に、補完を加えた三つで考えていくのもひとつのアイディア
その意味では人間と AI が協働する補完的な役割が当面は多いだろうし AI と働ける人の価値が高まるということなんでしょう
実際、日本でAI活用が進まない理由として「ビジネスサイド(主に文系)とテクノロジーサイドをブリッジ出来る人材がいない」という課題は大きいです。
ビジネスサイド→こんなこと出来たらいいけど、どこまで出来るのか分からない。自分の知識の範囲の中でしか活用方法を思いつかない
テクノロジーサイド→テクノロジーDrivenで考えてしまうので、「技術はすごいけど、どういうシチュエーションで使うの?」みたいになってしまう
もちろん、うまくチームを組んでお互いを補完し合えば良いのですが、お互い最低限の共通言語を持っていた方が効率的、より良いものが出来ますよね。なので、逆にテクノロジーサイドの方も、簡単なビジネスモデルの理解があった方が相乗効果がありそうです!GAFAなどではPh.DもMBAも持ってます、みたいな人材がごろごろいる、と聞いたことがあります。
あとは、実際の活用の現場でいうと
・「データ前処理」→そもそもデータになってない(紙の資料をOCRでデータ化して…から始まる永遠の旅…)
・画像データは、カメラの画素数のようなスペックや画角などの細かい問題で精度が上がらない
といった現場感満載の課題もありますね…この辺りも変革、高度化していくといいなぁ、と思いながら拝読いたしました。
特に「識別系」「予測系」「会話系」「実行系」をそれぞれ「代行型」と「拡張型」に分ける分け方などはかなりMECEで良い説明だなと思いました。
私自身もAI系のYouTube配信やAI書籍の執筆をしているので、補足情報としてAIをより深く知りたい方はどうぞ!
・映画『テルマエロマエ』から考えるAIの4つの定義
https://youtu.be/72etVW1I-uw
・『AIで変革する仕事の未来』(文系向けAIの基本原理の説明から応用方法まで)
https://amzn.to/35tgwBX
AIにできないことを極めているかのようでした。
1:学習と予測、2:教師あり学習と教師なし学習、3:目的変数と説明変数、4:アルゴリズム、5:過学習、6:アノテーション、7:データ前処理、8:PoC…以上の8つは、基本ワードとして覚えておきたい。私個人は、Watsonの商業化が本格化した5年前に覚えました。当初は、期待値が高過ぎて、何が本当なのか見極めるのが難しかったですね…。
日本においても、"シチズンデータサイエンティスト"と呼ばれてから暫く経過するが、様々な社会問題を解決する上で、AIをはじめとするデジタルテクノロジーは、人間の"拡張"と"代替"をもって、変革を加速する促進要因(ENABLER)となる。
"仕事が奪われる…"と疑心暗鬼になるのではなく、人間が逆立ちしても出来ない仕事や、頑張って対応してもコストに見合わない仕事などから解放されることも大いに注目したい。そんなツマラナイ仕事に捉われることなく、"ONLY HUMAN"の仕事…"想い"をカタチにすることに注力し、素敵な未来を創造していくことを楽しみたい…。
記事の中に登場する藤子不二雄氏の"パーマン"の世界観を懐かしく思い浮かべた。まさに、"協働"の世界が描かれている…。
誰でも一度は、"コピーロボットがあったらなぁ〜"と妄想を膨らませたと思う。必要最低限のデジタルリテラシーを身につけ、その有意性を理解した"協働"の世界が当たり前になることを展望したい。
AIを身近に捉えて、肌触りのある環境整備や共通言語の醸成がより一層大事になってきますね。